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python使用opencv实现颜色检测

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放弃六月们 显示全部楼层 发表于 2021-10-25 19:39:06 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
本文实例为各人分享了python使用opencv实现颜色检测的详细代码,供各人参考,详细内容如下
须要实现倒车辅助标记检测的功能,倒车辅助标记颜色已经确定了,所以不须要使用深度学习的方法,那样本钱太高了,直接可以使用颜色检测的方法。
1.起首须要确定待检测目的的HSV值
  1. import cv2
  2. img = cv2.imread('l3.png')
  3. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  4. hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  5. def mouse_click(event, x, y, flags, para):
  6. if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: # 左边鼠标点击
  7.   print('PIX:', x, y)
  8.   print("BGR:", img[y, x])
  9.   print("GRAY:", gray[y, x])
  10.   print("HSV:", hsv[y, x])
  11. if __name__ == '__main__':
  12. cv2.namedWindow("img")
  13. cv2.setMouseCallback("img", mouse_click)
  14. while True:
  15.   cv2.imshow('img', img)
  16.   if cv2.waitKey() == ord('q'):
  17.    break
  18. cv2.destroyAllWindows()
复制代码
2.然后使用颜色检测,检测出指定目的
  1. import numpy as np
  2. import cv2
  3. font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
  4. lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 红色阈值下界
  5. higher_red = np.array([10, 255, 255]) # 红色阈值上界
  6. lower_yellow = np.array([15, 230, 230]) # 黄色阈值下界
  7. higher_yellow = np.array([35, 255, 255]) # 黄色阈值上界
  8. lower_blue = np.array([85,240,140])
  9. higher_blue = np.array([100,255,165])
  10. frame=cv2.imread("l3.png")
  11. img_hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
  12. mask_red = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, higher_red) # 可以认为是过滤出红色部分,获得红色的掩膜
  13. mask_yellow = cv2.inRange(img_hsv, lower_yellow, higher_yellow) # 获得绿色部分掩膜
  14. mask_yellow = cv2.medianBlur(mask_yellow, 7) # 中值滤波
  15. mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波
  16. mask_blue = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, higher_blue) # 获得绿色部分掩膜
  17. mask_blue = cv2.medianBlur(mask_blue, 7) # 中值滤波
  18. #mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red) # 三部分掩膜进行按位或运算
  19. print(mask_red)
  20. cnts1, hierarchy1 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 轮廓检测 #红色
  21. cnts2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 轮廓检测 #红色
  22. cnts3, hierarchy3 = cv2.findContours(mask_yellow, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
  23. for cnt in cnts1:
  24. (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
  25. cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将检测到的颜色框起来
  26. cv2.putText(frame, 'red', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
  27. for cnt in cnts2:
  28. (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
  29. cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 将检测到的颜色框起来
  30. cv2.putText(frame, 'blue', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
  31. for cnt in cnts3:
  32. (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 该函数返回矩阵四个点
  33. cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 将检测到的颜色框起来
  34. cv2.putText(frame, 'yellow', (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)
  35. cv2.imshow('frame', frame)
  36. cv2.waitKey(0)
  37. cv2.destroyAllWindows()
复制代码
3.效果

以上就是本文的全部内容,盼望对各人的学习有所资助,也盼望各人多多支持草根技术分享。

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